Сверточная нейронная сеть (Convolutional Neural Networks, ConvNet) – класс Нейронных сетей (Neural Network), который специализируется на обработке данных, имеющих топологию в виде сетки, например изображений. Цифровое изображение – это двоичное представление визуальных данных. Он содержит серию пикселей, расположенных в виде сетки, где каждая ячейка содержит визуальные данные: яркость и цвет. Человеческий мозг обрабатывает огромное количество информации при просмотре изображения. Каждый нейрон работает...

Ознакомиться с лекцией можно тут Нейронные сети прошли долгий путь от простейших архитектур до сложных моделей, таких как трансформеры, которые сегодня применяются в обработке естественного языка и других задачах. Понимание основных архитектур и их применения в реальных задачах помогает лучше ориентироваться в мире машинного обучения. Перцептрон — это базовая модель нейронной сети, предложенная в 1950-х годах Фрэнком Розенблаттом. Эта архитектура имитировала работу биологического нейрона и решала задачи бинарной классификации...